이 백서는 먼저 가공 정확도를 향상시키기 위해 오류 보상 기술을 사용하는 많은 장점을 소개하고 가정 및 해외에서 볼 스크류의 가공 프로세스에서 오류 보상 기술의 특정 응용 프로그램을 소개하고 다음에 대한 참조를 제공하기 위해 장점과 단점을 요약합니다. 연구.
그런 다음 볼 스크류 가공 중 오류 소스를 분석하고 볼 스크류 피치 오류에 큰 영향을 미치는 몇 가지 요소가 분석됩니다.
그런 다음, 리드 나사의 연삭 과정에서 온도 필드 및 열 변형 분포는 각각 분석 방법 및 ANSYS 유한 요소 방법에 의해 얻어지며, 이는 다음 예측 보상의 기초를 제공합니다.
다음으로 BP 신경망을 사용하여 리드 스크류 피치 오류 예측의 식별 모델을 구성합니다. 이전 시간에 오차의 제 1 및 제 2 미분의 차이와 힘 변형 오차 및 열 변형 오차는 현재 시간 오차를 예측하기위한 입력으로 사용됩니다.
시뮬레이션 결과는이 방법이 효과적이고 실현 가능하다는 것을 보여줍니다. 신호 전송 지연, 기계 시스템의 전압 신호 변동 및 관성의 영향을 고려할 때, 보상 프로세스를 원활하게 전환하고 알려지지 않은 조건의 영향을 줄이기위한 적응 제어 전략이 제안됩니다.